文 | 硅基研究室 kiki

上市并非终点，又撞车了而是智谱承载资本市场更严苛审视的起点。

这一现象正集中体现在中国大模型领域的又撞车了两大巨头——智谱（02513.HK）与MiniMax（00100.HK）身上。

继今年3月披露首份年度财报并默契地提出相同的智谱AGI公式后，这两家中国大模型企业的又撞车了“全员信”发布节点再次重合，引发市场高度关注。智谱

智谱创始人唐杰在内部信中深入阐释了对AGI的又撞车了理解，并宣布启动「Touch High（摸高）计划」，智谱明确继续聚焦AGI底层研究，又撞车了而非短期商业变现。智谱

此前不久，又撞车了MiniMax创始人闫俊杰在内部信中宣布，智谱自即日起直至公司实现AGI目标，又撞车了他将不再领取任何薪酬。智谱

仅从行文风格看，又撞车了智谱偏向长期的技术叙事，而MiniMax则采用了资本市场更为青睐的“创始人零薪酬”策略。前者显得理想主义，后者显得务实，但两者共同折射出当前两家企业面临的共同困境：

当市场逐渐意识到“Token不经济”时，大模型的价值定价逻辑正在发生根本性转变。

1、为什么是现在？

智谱内部信的标题为《巨浪已来》，MiniMax则为《向天空的尽头》。仅从标题意象来看，一个指向深海，一个仰望苍穹，两家大模型公司均在技术层面表达了对AGI无尽探索的决心。

然而，跳出技术叙事，两封内部信发布的时机极具深意。

第一，两家大模型公司均迎来了上市后的首次“解禁大考”。

解禁并不等同于抛售，它往往是公司价值的一次直接检验。

本质上，解禁期给予了基石投资者一个兑现窗口。他们将根据公司的技术迭代速度、商业化增长潜力及模型训练效率等因素，决定是否继续持有。基石投资者的选择将不可避免地影响股价波动与市场信心。

第二，两家大模型公司均急需更多的“粮草弹药”。

MiniMax在港股IPO时，募资净额约为54.61亿港元。上市约半年内，公司已消耗约77%的募集资金用于研发与基础设施建设，公司坦言消耗速度超出预期。

另一边的智谱，上市前募资总额约为50亿港元，同期已消耗募集资金的93%。

资金消耗速度远超预期，迫使两家企业寻求新的融资渠道。

一方面，是从港股回归A股。此前，MiniMax和智谱均表示已启动A股IPO申报或上市辅导程序。

另一方面，是进行港股再融资。

智谱宣布配售H股，拟募资约314.1亿港元，这一数字是年初IPO募资额的6倍；MiniMax则采用了更灵活的组合融资方式，通过“配售新股+可转债”合计募资160.4亿港元，约为年初IPO募资额的3倍。

从募资用途来看，双方的资金投向具有相似性，均明确指向基座模型迭代、算力基础设施建设以及商业化拓展。

不同之处在于战略侧重：智谱偏向生态扩张，MiniMax专注应用整合。

智谱在信中提及资金将用于战略投资及并购，显示出其构建更强生态圈的意图。智谱曾多次以LP身份下场投资。据其2025年财报显示，智谱参与成立的星连资本已出手30多家企业，整体价值达13.027亿元，增幅高达186.26%，作为LP的智谱获得的财务账面权益值约为2.79亿元。

相比之下，MiniMax明确表示资金将用于Harness类AI原生产品的全球商业化与开发。

这与MiniMax此前因Agent（智能体）业务获得的高光时刻密切相关。在OpenClaw火爆的背景下，MiniMax凭借M2.5和M2.7模型在5天内的高频迭代，成功抓住了Agent渗透的市场红利。

然而，很快这两家巨头都撞上了一面相同的墙。

2、撞上了相同的墙

这面墙的名字叫做：Token不经济。

将时间拨回今年年初，在披露首份年报时，智谱和MiniMax给出了相似的公式。

智谱提出：“AGI商业价值 = 智能上界 × Token消耗规模”。MiniMax则表示：“平台价值 = 智能密度 × Token吞吐量”。

两家大模型公司的共识在于：智能上限与Token消耗密切相关，这也是当时行业的普遍认知。

但很快，庞大的Token消耗订单未能支撑起实际的交付成果。“Token越来越贵”、“Token套餐价格争议”一时成为行业焦点。

这就是所谓的“Token不经济”：Token用量激增，模型厂商为覆盖成本而提升API定价，下游使用者承担了攀升的成本。一旦交付效果不及预期，极易引发市场对模型能力的质疑。

这其实是大模型行业里的“灰姑娘水晶鞋效应”：用户对AI模型的期待就像灰姑娘的脚，永远在等待一双尺寸合适的水晶鞋。想要锁定忠实用户、提升留存率，就必须利用SOTA（当前最佳）模型的技术能力，切实解决用户的业务场景问题。

意识到这一点的智谱和MiniMax开始调整方向，集中攻克“Token不经济”难题。

在模型侧，重点提升两大能力：Coding能力和长程任务能力。

具体而言，Coding能力解决的是Token的定价问题，而长程任务能力解决的是Token的交付效果。

一方面，中国大模型厂商从Anthropic的经验中汲取启示：Coding不仅是实现Token商业化变现的核心场景，容易实现溢价，还能避免陷入“做模型还是做产品”的创新者窘境。

MiniMax Agent首席架构师阿岛在采访中指出：“今天做通用Agent应用比较悲哀的一点是，你的创新最终都会被模型内化，甚至你编写的很多Skill，未来可能都不再需要。”

但Coding场景很好地实现了“模型即产品”。编程能力领先的模型公司在看到被解锁的应用场景和用法后，往往会迅速将其吸收、内化到下一代模型和Agent产品中，让忠诚度较高的企业用户和开发者直接体验到技术红利。

而长程任务能力则是为了解决模型的实际交付成果。

唐杰在内部信中也提到，当前模型令人兴奋的突破在于，模型能够学会完成极长的任务，不再是即时问答，而是跨越数周、数月乃至数年的规划与执行。

换言之，为了让模型完成更复杂、更长的任务，两家大模型厂商都在尝试将底层模型的编程、工具调用、深度搜索、多步任务执行等能力，封装为可调用、可编排、可交付的Agent工作流，例如MiniMax推出的MiniMax Agent。

3、谁被低估了？

在内部信同期发布的节点，两家企业自然被置于聚光灯下进行反复比较。

最显著的差距在于市值。

截至发稿前，智谱市值超7000亿港元，MiniMax接近700亿港元，十倍市值差距让投资者产生好奇：拥有相似的独立大模型基因、同样处于亏损状态，为何走出了截然不同的行情？

第一，智谱有明确的参照物。

早期智谱曾将自己定位为中国版OpenAI，在业绩电话会上花费大量篇幅对标Anthropic。此次内部信中，特别强调了“极致的安全治理”。

由于长期押注Coding方向，Anthropic实现了对OpenAI的阶段性反超，体现在公司估值和年度经常性收入（ARR）上。

智谱较早押注Coding赛道，为其提升B端收入的可见性埋下伏笔。相比之下，MiniMax走的是多元化路径，BC端（企业与消费者）双轮驱动，叠加原生多模态心智。相比智谱，缺乏单一强对标对象的MiniMax因此少了些许确定性。

第二，智谱享受技术基础设施的溢价。

从内部信提到的“摸高计划”来看，智谱明确表示未来不追求短期应用变现。

此前，DeepSeek和智谱被曝正在自主研发AI推理芯片，旨在降低对英伟达、华为等外部芯片供应商的依赖。智谱正与国内多家芯片设计企业展开初步磋商，计划为旗下GLM大模型开发定制化AI芯片。

这反映出，智谱向资本市场展示的不仅仅是一个模型平台商，而是一个全栈AI基础设施商。这无疑是一个更长期、更大的叙事，智谱也天然享受了技术基础设施带来的估值溢价。

但无论是智谱还是MiniMax，资本市场的短期反差并非终点。内部信的作用既是对投资者的预期管理，也是自身的一次再激励。

谁被低估、谁被高估，并非核心问题。短期来看，财报基本面是韧性的体现：MiniMax需要回答多元化路线的增长确定性，智谱则需要回答Coding的短期先发优势能否转化为持续动能。

长期来看，中国大模型的竞争远未结束，谁落后、谁领先，变数仍在继续。

参考资料：

1、腾讯研究院：Token不经济